Microsoft公式のMCPサーバーのコレクションで、Azure、GitHub、Microsoft 365、FabricなどのさまざまなサービスのAIアシスタント統合ツールを提供します。ローカルとリモートの展開をサポートし、開発者が標準化されたプロトコルを通じてAIモデルをさまざまなデータソースやツールに接続できるように支援します。

Azure MCP ServerはMCPプロトコルを実装したサーバーで、AIエージェントとAzureサービス（ストレージ、Cosmos DBなど）をシームレスに接続し、自然言語コマンドをAzure操作に変換することをサポートします。

Azure DevOpsのMCPサーバー実装。AIアシスタントに標準化されたプロトコルでAzure DevOps APIにアクセスさせます。

これは、Chainlit環境でMCP Serversを使用する方法を示すプロジェクトです。Azure Open AI統合とDev Containersを通じて迅速にデプロイでき、ファイルシステム操作などの例をサポートします。

Azure API ManagementをMCPサーバーのAIゲートウェイとして使用し、リモートMCPサーバーのセキュアなアクセスを実現し、最新のMCP認証仕様をサポートします。

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル (MCP) に基づく Azure トラブルシューティングサーバーで、AI アシスタントが Azure 自助 API を通じて Azure リソースの問題を対話的に診断できるようにします。

このプロジェクトはMCPプロトコルを実装したサーバーで、AIアシスタントがAzure DevOpsサービスとやり取りできる機能を提供し、自然言語でのワークアイテム操作、プロジェクト管理、チーム協業などの機能を実現します。

Azure AIサーチエージェントサービスとClaudeデスクトップを統合したMCPサーバー

Azure API ManagementをAIゲートウェイとして使用し、Azure Functionsを通じてリモートMCPサーバーへの安全なアクセスを実現し、最新のMCP認証規格に準拠しています。

AIアシスタントを通じてMicrosoft To Doのタスクとやり取りするサービスで、Node.js環境とAzureアプリ登録による認証設定が必要です。

SnippyはAzure Functionsをベースにしたインテリジェントなコードスニペット管理サービスで、MCPプロトコルを利用してCopilotなどのツールとのやり取りを実現し、コードスニペットの保存、検索、AI分析機能をサポートしています。

MCPサーバーDevOpsブリッジは、DevOpsツールとAIアシスタントを接続するブリッジプロジェクトで、統一的な自然言語インターフェースを提供し、クロスプラットフォーム統合と自律エージェントのワークフローをサポートします。Azure DevOps、GitHub、Slackなどのプラットフォームの統合とインテリジェントなメモリシステムを含みます。

OmniLLMはMCPサーバーで、Claudeと他の大規模言語モデル（ChatGPT、Azure OpenAI、Google Geminiなど）の間のブリッジとして機能し、統一されたAIアクセスインターフェイスを提供します。

Azure Kustoに接続するMCPサーバーで、AIアシスタントにデータスキーマ探索とKQLクエリ実行機能を提供し、VS Code統合とデータ分析支援をサポートします。

このプロジェクトはAzure Functionsに基づくMCPサービスを実装し、AIエージェントとAlphaVantage金融APIの間の橋渡し役となり、企業概要、財務諸表などの金融データへのアクセス機能を提供します。

AWS、Azure、GCPのクラウドサービスをサポートするMCPサーバーで、リソース管理、コスト分析、監視、セキュリティ機能を提供し、AIアシスタントがクラウドインフラストラクチャを管理できるようにします。

Azure MCP Hubは、開発者がModel Context Protocol (MCP)サーバーを迅速に構築、実行、または再利用するのを支援するプラットフォームで、複数のプログラミング言語とAIフレームワークをサポートし、AIエージェントが実際のAPIを呼び出せるようにします。

このプロジェクトはMCPプロトコルに基づくサーバーで、AIアシスタントがAzure DevOpsサービスとやり取りできるようにし、自然言語でワークアイテムの操作やプロジェクト管理などの機能を実現します。

このプロジェクトは、Azure Cosmos DB用のMCPサーバーとクライアントを作成する方法を示し、フロントエンドアプリケーション（製品カタログとAIアシスタント）とデータベースに接続するMCPサーバーコンポーネントを含みます。

Hermes Search MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくオープンソースのサービスで、Azure Cognitive Searchと統合された全文検索と意味検索機能を提供し、複数のAIクライアントツールをサポートします。

ROADrecon MCPサーバーは、AIアシスタントにAzure ADデータのセキュリティ分析サービスを提供します

Azure CLI MCP Serverは、MCPプロトコルに基づくサーバーで、Azure CLIをラップし、使いやすいヒントを提供することで機能を強化し、AI駆動でAzure CLIコマンドを実行することをサポートします。

このプロジェクトは2つのMCPサーバー実装を提供し、Claude DesktopをAzureの検索機能に接続し、Azure AIエージェントサービス（推奨）または直接のAzure AI Search統合を通じて、ドキュメントとウェブコンテンツを検索できます。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) を通じてPower Platform CLI、Graph API、およびAzure REST APIを統合する一連のツールとサービスを提供し、AIモデルとの対話をサポートし、開発プロセスを簡素化します。

Azure Database for PostgreSQL MCP Serverは、Model Context Protocol (MCP)標準に基づくサーバーで、AIモデルがAzure PostgreSQLデータベースとやり取りできるようにし、標準化されたデータアクセス機能を提供します。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP)を通じてAzure OpenAIで駆動されるAIエージェントとMicrosoft Fabricデータウェアハウスを統合する方法を示しており、GraphQLを汎用データ接続層として利用して、企業データの双方向アクセスを実現します。

分散型MCPサーバーは、法律情報の検索、天気データ、Azureの価格、ユーティリティ機能のAPIツールセットを提供し、Microsoft CopilotなどのAIアシスタントがMCPプロトコルを介して呼び出すことをサポートします。

このプロジェクトでは、2種類のMCPサーバー実装を提供し、Claude DesktopをAzureの検索機能と接続します。Azure AIエージェントサービス（推奨）または直接Azure AI Searchの統合を通じて、ドキュメントとネットワークコンテンツの検索をサポートします。

Azure DevOps MCPサーバーは、AIアシスタントを通じてAzure DevOpsサービスとやり取りするツールで、エンティティベースのアーキテクチャを採用して操作を組織化し、強化されたエラー処理、ページング機能、および詳細なドキュメントを提供します。

AIアシスタントとAzure公式更新情報を接続するMCPサーバーで、自然言語クエリを通じてAzureのサービス告知、新機能リリース、および廃止通知を検索およびフィルタリングできます。

Model Context Protocol (MCP)を実装したAzure DevOpsサーバーで、AIアシスタントに標準化されたインターフェイスを提供し、Azure DevOpsリソースを安全にアクセスおよび管理できます。

Azure AIエージェントサービスMCPサーバーは、Azure AI Foundryの機能を統合し、既存のAzure AIエージェントへの接続をサポートし、安全な認証、セッション履歴、複数のツールの呼び出し機能を提供します。

このプロジェクトは、Node.jsとTypeScriptに基づくリモートモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、Azureコンテナアプリにデプロイされ、AIモデルとツール間の標準化された通信を実現します。クイックスタートガイドを提供し、ローカル開発、GitHub Codespaces、およびAzureデプロイをサポートし、SSEプロトコルの実装、SQLiteデータベースの統合、およびツールの相互作用機能を備えています。

Azure AIビジョンの顔のライブネス検出MCPサーバーは、エージェントAIワークフローに存在証明を埋め込むために使用されます。

このプロジェクトは、Microsoft Azureと統合された複数のModel Context Protocol (MCP)サーバーを展示しています。これらのサーバーにより、大規模言語モデル（LLM）がAzureのツールやデータソース（AIエージェントサービスやさまざまなデータベースサービスを含む）に安全にアクセスできるようになります。

このプロジェクトは2つのMCPサーバー実装を提供し、Claude DesktopとAzureの検索機能を接続し、ドキュメント検索とウェブ検索をサポートします。Azure AIエージェントサービスを使用するか、直接Azure AI検索を統合することができます。

Azure DevOpsのMCPサーバー実装で、AIアシスタントに標準化プロトコルを通じたAzure DevOps APIへのアクセスを提供します。

.NET 10 Azure Functionsを使用して実装されたMCPプロトコルのメモリと知識グラフサーバーで、AIアシスタントに永続的なプロジェクトメモリストレージを提供し、ワークスペースの分離とエンティティ関係の管理をサポートします。

Azure Data ExplorerのMCPサーバーは、標準化されたインターフェイスを提供し、AIアシスタントがKQLクエリを実行してデータを探索できるようにします。データベースリソースの発見、クエリ実行、複数の認証方式、およびDockerコンテナ化をサポートします。

これは初心者向けの生成AIコースプロジェクトで、環境構築から実際のアプリケーションまでの完全な学習パスを提供します。プロジェクトには6つの概念コースと6つのプログラミングコースが含まれ、Azure OpenAIサービスを使用して実践操作を行います。学習者はGitHub Codespacesを通じてすぐに始めることができ、またはローカルにPython環境をインストールすることもできます。プロジェクトではAPIキーの安全な管理を強調し、詳細な設定ガイドを提供します。さらに、学習者にオープンソースへの貢献を奨励し、AIコミュニティの交流プラットフォームを提供します。